Beschleunigung der Ursachenanalyse durch maschinelles Lernen

Werden Sie von Testfehlern überfordert und Ihr Team verliert den Überblick? Lesen Sie weiter und erfahren Sie, wie maschinelles Lernen automatisch die Ursachen – von Bugs bis hin zu fehlerhaften Tests – klassifiziert, um Ihren Workflow zu beschleunigen und Ihnen wieder zu mehr Fokus zu verhelfen.

Hinter jedem roten Test in Ihrer CI-Pipeline verbirgt sich ein Rätsel: Handelt es sich um einen echten Fehler, einen fehlerhaften Test oder eine Störung in der Umgebung?

Über einfache Unit-Tests hinaus, die in einer einzelnen Entwicklungsumgebung ausgeführt werden, umfassen moderne Funktions-, Integrations-, API- und UI-Tests komplexe Systeme und verteilte Umgebungen. Mit dem Wachstum von Anwendungen steigt auch der Umfang der Testsuiten, und Fehler können aus verschiedenen Gründen auftreten. Die Auswertung dieser Fehler, um kritische Fehler von irrelevanten zu unterscheiden, kann wertvolle Entwicklungszeit in Anspruch nehmen.

Teams können nun nutzen maschinelles Lernen (ML) um die Ursachenanalyse zu beschleunigen und Rohdaten aus Tests in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln.

Die Funktion zur Klassifizierung von Testfehlern in der DTP-Lösung von Parasoft für Berichterstattung und Analyse hilft Teams:

• Label-Tests fehlgeschlagen.
• Trainiere ein ML-Modell.
• Zukünftige Ausfälle automatisch klassifizieren.

Diese Funktionen reduzieren den Aufwand für wiederkehrende Vorauswahlarbeiten, sodass sich die Teams auf die wichtigsten Probleme konzentrieren können.

Verständnis der Testfehlerklassifizierung

Im Kern geht es bei der Klassifizierung von Testfehlern darum, dem System beizubringen, Muster in den Gründen für das Fehlschlagen von Tests zu erkennen.

In traditionellen QA-Workflows überprüft ein Entwickler oder QA-Ingenieur manuell fehlgeschlagene Tests, ermittelt, ob der Fehler auf einen Defekt, einen unzuverlässigen Test oder ein Umgebungsproblem zurückzuführen ist, und entscheidet dann über den nächsten Schritt.

Diese manuelle Priorisierung ist zeitaufwändig. Sie ist zudem anfällig für menschliche Fehler, insbesondere bei großen, verteilten Testsuiten. Und da diese Priorisierung bei jedem fehlgeschlagenen Test – oft aus genau denselben Gründen – wiederholt werden muss, wird sie mit zunehmender Größe der Testsuiten zu einem immer größeren Zeitfresser.

Mit Parasoft DTPDer Prozess beginnt im Test Explorer, wo die Teammitglieder fehlgeschlagene Tests anhand ihrer Ursache kennzeichnen: unzuverlässiges Verhalten, Instabilität der Umgebung oder ein echter Defekt usw.

Diese gekennzeichneten Instanzen bilden den Trainingsdatensatz für das ML-Modell. Mit der Zeit, wenn weitere Fehler gekennzeichnet werden, lernt das Modell, Muster zu erkennen und die Ursache neuer, bisher unbekannter Fehler automatisch vorherzusagen.

Das bedeutet, dass die Teams nicht mehr jeden Fehler manuell priorisieren müssen, wodurch wertvolle Entwicklungszeit und -arbeit gespart werden.

Strukturiertes Lernen auf Projektebene

Um sicherzustellen, dass das Modell aus aussagekräftigen und vielfältigen Daten lernt, benötigt DTP mindestens fünf Instanzen mit zwei verschiedenen Labels, bevor ein Modell trainiert werden kann. Dieser Schwellenwert garantiert, dass dem ML-Modell genügend repräsentative Beispiele zur Verfügung stehen, um Muster zu erkennen, anstatt es auf einem kleinen oder verzerrten Datensatz zu überanpassen.

Die Kennzeichnung erfolgt auf Projektebene, wodurch die Ergebnisse übersichtlich dargestellt und auf die individuellen Merkmale jedes Projekts abgestimmt bleiben.

Dieser projektbezogene Ansatz stellt sicher, dass sich ML-Modelle parallel zur Codebasis weiterentwickeln und sich anpassen, sobald Tests hinzugefügt, aktualisiert oder entfernt werden. Für Teams, die mehrere Projekte verwalten, ermöglicht diese Struktur, dass die Modelle präzise und relevant bleiben, ohne dass sich Fehlermuster aus anderen Codebasen vermischen.

Erkenntnisse mithilfe von Widgets visualisieren

Sobald das Modell trainiert ist, stellt DTP spezielle Widgets und Berichte bereit, um die Vorhersagen in konkrete Maßnahmen umzuwandeln:

• Das Widget zur Klassifizierung von Testfehlern bietet eine übersichtliche Zusammenfassung der vorhergesagten Ursachen. Ausreißer werden hervorgehoben, also Fehler, die noch nie zuvor aufgetreten sind und sofortige Aufmerksamkeit erfordern.
• Das Statistik-Widget bietet tiefere Einblicke in die Fehlerverteilung, das Modellvertrauen und das Wiederauftreten von Fehlern.

Zusammen ermöglichen diese Widgets den Entwicklungsteams, schnell den gesamten Umfang der Testfehler zu erfassen und ihre Debugging-Bemühungen effizient zu priorisieren.

Indem die aussagekräftigsten Muster herausgearbeitet und Störfaktoren herausgefiltert werden, können Teams schneller vorankommen, ohne an Qualität einzubüßen.

Beschleunigung des Triageprozesses

Für Entwickler, Testautomatisierungsingenieure und Manager reduziert die KI-gestützte Klassifizierung von Testfehlern den Zeitaufwand für wiederkehrende Sortierarbeiten erheblich. Anstatt Hunderte von Fehlern manuell zu bearbeiten, können sich Teams auf die Untersuchung tatsächlicher Fehler und die Optimierung von Tests konzentrieren.

Zu den konkreten Vorteilen gehören:

• Schnellere Feedbackschleifen. Ermitteln Sie, welche Fehler kritisch sind und welche vorübergehend nachrangig behandelt werden können.
• Verbesserte Zuverlässigkeit der Testsuite. Oberflächliche, brüchige oder umweltbedingte Probleme, die das Vertrauen in automatisierte Tests untergraben könnten.
• Datengesteuerte Entscheidungsfindung. Nutzen Sie die Erkenntnisse aus dem Modell, um das Debugging zu steuern, Tests zu verbessern und die Gesamtqualität zu steigern.

Durch die Umwandlung von Rohdaten aus Tests in umsetzbare Erkenntnisse beschleunigt die ML-gestützte Klassifizierung die Arbeitsabläufe zur Behebung von Qualitätssicherungsfehlern und hilft den Teams, sich auf die Lösung tatsächlicher Fehler zu konzentrieren.

Maschinelles Lernen für Ihr Team nutzbar machen

Die Technologie ist zwar leistungsstark, ihre Effektivität hängt jedoch davon ab, wie die Teams sie in ihre Arbeitsabläufe integrieren.

Hier einige Tipps, wie Sie die Wirkung der Klassifizierung von Testfehlern maximieren können:

1. Fangen Sie klein an, beschriften Sie einheitlich. Konzentrieren Sie sich zunächst auf die Kennzeichnung von Fehlern aus kritischen Tests. Konsistenz ist entscheidend. Das ML-Modell lernt aus Mustern in Ihrem Kennzeichnungsverhalten.
2. Überprüfen Sie regelmäßig die Vorhersagen. Obwohl sich das Modell im Laufe der Zeit verbessert, stellt eine gelegentliche Überprüfung sicher, dass die Klassifizierung präzise bleibt und mit den sich weiterentwickelnden Testreihen übereinstimmt.
3. Nutzen Sie Erkenntnisse, um die Automatisierung zu verbessern. Die vom ML-Modell identifizierten fehlerhaften Tests geben den QA- und Entwicklungsteams die nötigen Einblicke, um diese zu stabilisieren und Umgebungsprobleme aufzuzeigen, an deren Behebung die Teams arbeiten können, wodurch die Zuverlässigkeit der automatisierten Tests verbessert wird.
4. Teilen Sie Erkenntnisse teamübergreifend. Modellvorhersagen und Statistiken können QA-, Entwicklungs- und Release-Teams dabei helfen, gemeinsam fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Die Zukunft der KI-gestützten Qualitätssicherung

Die Klassifizierung von Testfehlern ist Teil eines umfassenderen Trends: KI-gestützte Diagnostik. Moderne Entwicklungsteams sehen sich mit zunehmender Komplexität in Anwendungen, Testsuiten und Bereitstellungsumgebungen konfrontiert. Sich ausschließlich auf manuelle Fehleranalyse zu verlassen, bremst die Teams erheblich aus.

Durch die Integration von KI in Testprozesse erhalten die Teams umsetzbare Erkenntnisse, können schneller Entscheidungen treffen und ihre Effizienz steigern.

Mit der Testfehlerklassifizierungsfunktion von DTP treibt Parasoft diese Vision weiter voran und ermöglicht es Teams, von manuellen, zeitaufwändigen Analysen zu KI-gestützten Diagnosen überzugehen, wertvolle Zeit zurückzugewinnen und sich auf das zu konzentrieren, was am wichtigsten ist: die Bereitstellung hochwertiger Software.

Von der Ermittlung der Ursache eines einzelnen Testfehlers bis hin zur Verfolgung von Trends über Hunderte von Tests hinweg verändert maschinelles Lernen die Art und Weise, wie Teams an die Qualitätssicherung herangehen – und macht die Testautomatisierung intelligenter, schneller und zuverlässiger.